conda并且从源码安装caffe2，Detectron

碎碎念.......

哇!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!我终于安装成功了caffe2.

Segmentation fault (core dumped)这个问题了,翻遍全网啊什么bing\google\github.都没用啊.还有我出现的奇奇怪怪的问题,几乎都是靠我自己解决了.我真是个厉害\坚持\漂亮\顽强\善良....集所有优点于一身的的女人!!!!!!!!!

(昨晚调到两点,躺床上大脑浑浊,突然想到一个可能的方法,就睡不着,干脆爬起来试一试.....额...尝试到两点五十,没用,哈哈哈哈.真是笑死我了.跟自己说早上最多一上午解决,不行就直接删了重建一次一次环境.今早我就不信邪(主要是我什么用pytorch的build\setup和caffe2的build\setup以及各种野方法试了不下十遍了,也重建了好几个虚拟环境,最好的结果也就是1)import caffe2可以 import caffe2.python可以 from caffe2.python import core 就是 分段故障（核心转储）

2)import caffe2可以 import caffe2.python分段故障（核心转储）,

刚刚我又灵光一现(其实一大早就现了),但我总想着网上或者作者的解决办法,就放后了,真真是都不行了,我试了试我的灵光.

哈哈哈哈.果然还是个优秀的女人.)

Table of Contents

一 安装caffe2

官网方法安装:地址

1. anaconda,cuda,cudnn

2. gcc 版本

3.安装对应系统的nccl

4.opencv

5.cmake版本最低要求 3.2

6. Install Dependencies

7.Note libgflags2 is for Ubuntu 14.04. libgflags-dev is for Ubuntu 16.04.

8.Clone & Build

9.测试

10.记录下之前没gcc opencv nccl时候出现的

---

一 安装caffe2

因为我搜了太多资料,所以记录下tips,或许你们可以去试试第二部分的内容,但我凭着一股倔劲,用这个方法安好了.想安装caffe2,有三种方法,要安装detectron的话一般是:

1)  这个方法,这是个轻量级的script,大概是说这个安装比较安全的,比较好,但好像也会出错吧,我试了一遍,出错我没改,但有人提出的解决办法是添加 -DUSE_OPENCV=OFF -DCUDA_HOME=/usr/local/cuda在下面命令下.具体参考其他人吧.

./scripts/build_anaconda.sh --install-locally --cuda 8.0 --cudnn 7

2)  caffe2. 这个需要先build一下,但我没成功.这种下载完你会发现caffe2下只有三个.txt文件;因为隐藏了.ctrl+h可以显示.

3)  pytorch.

这个有教程是建立build 再cmake 巴拉巴拉的;;还有python setup.py install 添加各种flags的,巴拉巴拉.

这里只记录我成功的,还有一些问题.要没问题直接走

官网方法安装:地址

• 1) 默认已经安装anaconda,cuda,cudnn;没安装的可参考https://blog.csdn.net/m0_37644085/article/details/81837410的前几部分或者你直接看官网就好了.
• 2) gcc 版本
• 3) nccl 安装
• 4) opencv 版本
• 5)  cmake 版本
• 6) Install Dependencies
• 7) Note libgflags2 is for Ubuntu 14.04. libgflags-dev is for Ubuntu 16.04.
• 8) Clone & Build
• 9)非常好的caffe2 官方技巧\问题集锦
• 10)可忽略,安装错误记录

1. anaconda,cuda,cudnn

2. gcc 版本

综合参考:1   2  3

caffe2的cuda8预编译是gcc4.9以上的. gcc4.9以下的只有cuda9和cpu版本,而ubuntu14的gcc为4.8.对于gcc4.8和cuda8的caffe2没有预编译.先升级gcc.

1)安装

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
#如果是从来没有安装出错，则需要安装必要的依赖。
sudo apt-get install software-properties-common
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9

#还有个一步到位的,可尝试
sudo apt-get update && \
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test -y && \
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install software-properties-common -y && \
sudo apt-get upgrade && \
sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9 -y

2) 安装完成之后，可以查看一下此时的版本号。

gcc -v  
Thread model: posix
gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3)

3)优先级.(可以改环境变量,没这个方便)

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 gcc-4.9优先60
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8   gcc-4.8优先50

4) 切换

查看被update-alternatives管理的gcc不同版本，
sudo update-alternatives --query gcc
使用如下命令选择gcc版本：
sudo update-alternatives --config gcc

会打印出如下提示：

有 2 个候选项可用于替换 gcc (提供 /usr/bin/gcc)。
  选择       路径            优先级  状态
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/bin/gcc-4.9   60        自动模式
  1            /usr/bin/gcc-4.8   50        手动模式
  2            /usr/bin/gcc-4.9   60        手动模式
要维持当前值[*]请按回车键，或者键入选择的编号：

你还可以用

#方法2:命令行设置cmake参数
cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/bin/gcc-4.9 -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/bin/g++-4.9 ..
#方法3:在CMakeList中设置变量
set(CMAKE_C_COMPILER "/usr/local/bin/gcc-4.9")
set(CMAKE_CXX_COMPILER "/usr/local/bin/g++-4.9")

备注：gcc6：

sudo apt-get update && \
sudo apt-get install build-essential software-properties-common -y && \
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test -y && \
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install gcc-snapshot -y && \
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install gcc-6 g++-6 -y && \
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 && \
sudo apt-get install gcc-4.8 g++-4.8 -y && \
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8;

3.安装对应系统的nccl

(不想安装的话,执行命令添加-DUSE_NCCL=ON,建议安装,不安装的话后来多GPU训练可能会有问题,就是安装带nccl的caffe2)

(参考http://blog.fangchengjin.cn/ubuntu-nccl2.html  https://blog.csdn.net/zuyuhuo6777/article/details/81450258
1) 确保您的环境符合以下要求：
    glibc 2.19或更高   .
    CUDA 8.0或更高版本
    NCCL支持所有具有3.0或更高计算能力的CUDA设备。查看所有NVIDIA GPU的计算能力?查看另一篇博文

2)安装NCCL
为了下载NCCL，请确保您已注册NVIDIA开发者账号。   

    打开NVIDIA NCCL主页。https://developer.nvidia.com/nccl
    点击下载。
    完成简短调查问卷并点击提交。
    接受条款和条件。查看NCCL显示的可用下载版本列表。
    选择您想要安装的NCCL版本。显示可用版本列表。根据您使用的Linux发行版以选择正确的软件包。

pan链接,提取码: 4wcn

3) Ubuntu 14.04 LTS和Ubuntu 16.04 LTS

在Ubuntu上安装NCCL需要您首先向包含NCCL软件包的APT系统添加存储库，然后通过APT 安装NCCL软件包，有两个存储库可用——本地存储库和网络存储库。建议选择更新版本以便在发布新版本时轻松升级。进入文件位置安装.注意看内容

    ①安装存储库(二选一)
    对于本地NCCL存储库：sudo dpkg -i nccl-repo-.deb
    对于网络存储库：sudo dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1404_4.0-2_amd64.deb

    ②更新APT数据库：sudo apt update

    利用APT安装libnccl2。此外，如果您需要使用NCCL编译应用程序，则同时安装 libnccl-dev包。
    1)如果您正在使用网络存储库，则使用以下命令。
    sudo apt install libnccl2 libnccl-dev
    2)如果您希望保留较旧版本的CUDA，请指定特定版本，(截图下面network有的)例如：
      sudo apt-get install libnccl2=2.2.13-1+cuda8.0 libnccl-dev=2.2.13-1+cuda8.0

4) 成功

查看

~$:dpkg -l | grep nccl
ii  libnccl-dev                                           2.2.13-1+cuda8.0                                    amd64        NVIDIA Collectives Communication Library (NCCL) Development Files
ii  libnccl2                                              2.2.13-1+cuda8.0                                    amd64        NVIDIA Collectives Communication Library (NCCL) Runtime

4.opencv

有人说安装时候添加,-USE_OPENCV=1可以,我没试了.你们可以试试
我是因为要配置其他的,.txt文件的要求是opencv=3.4.1=py27_blas_openblas_200 但 cv2.__version__ 输出的是'3.3.1'
系统的cv2.__version__ '3.4.2'

$ conda install opencv=3.4.1=py27_blas_openblas_200
Fetching package metadata ...............
Solving package specifications: .

Package plan for installation in environment /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track:

The following packages will be UPDATED:

    blas:         1.0-openblas          defaults --> 1.1-openblas                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
    opencv:       3.3.1-py27hdcf4849_0  defaults --> 3.4.1-py27_blas_openblas_200          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge [blas_openblas]
    scipy:        1.1.0-py27he2b7bc3_1  defaults --> 1.1.0-py27_blas_openblash7943236_201  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge [blas_openblas]

The following packages will be DOWNGRADED:

    ffmpeg:       3.4-h7264315_0        defaults --> 3.2.4-3                               https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
    numpy:        1.15.4-py27h99e49ec_0 defaults --> 1.15.2-py27_blas_openblashd3ea46f_1   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge [blas_openblas]
    scikit-learn: 0.20.1-py27h22eb022_0 defaults --> 0.20.0-py27_blas_openblasha84fab4_201 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge [blas_openblas]

怕依赖冲突,在我的.txt文件找了下:

blas:没找到
scipy=1.0.1=py27_blas_openblas_200
numpy=1.14.2=py27_blas_openblas_200
scikit-learn=0.19.1=py27_blas_openblas_201
是不一样的 重新安装了下

5.cmake版本最低要求 3.2

cmake version 3.12.0 

6. Install Dependencies

sudo apt-get update sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ git \ libgoogle-glog-dev \ libgtest-dev \ libiomp-dev \ libleveldb-dev \ liblmdb-dev \ libopencv-dev \ libopenmpi-dev \ libsnappy-dev \ libprotobuf-dev \ openmpi-bin \ openmpi-doc \ protobuf-compiler \ python-dev \ python-pip pip install --user \ future \ numpy \ protobuf \ typing \ hypothesis sudo pip install \ flask \ future \ graphviz \ hypothesis \ jupyter \ matplotlib \ pydot python-nvd3 \ pyyaml \ requests \ scikit-image \ scipy \ setuptools \ six \ tornado

 问题1: 安装caffe2依赖的第一步就失败了.摘录:

正在设置 libglib2.0-dev (2.40.2-0ubuntu1.1) ...
        Traceback (most recent call last):
          File "/usr/bin/pycompile", line 35, in 
            from debpython.version import SUPPORTED, debsorted, vrepr, \
          File "/usr/share/python/debpython/version.py", line 24, in 
            from ConfigParser import SafeConfigParser
        ImportError: No module named 'ConfigParser'
        dpkg: error processing package libglib2.0-dev (--configure):
         子进程 已安装 post-installation 脚本 返回了错误号 1
        dpkg: dependency problems prevent configuration of libatk1.0-dev:
         libatk1.0-dev 依赖于 libglib2.0-dev (>= 2.31.2)；然而：
         软件包 libglib2.0-dev 尚未配置。        
            .......
        dpkg: dependency problems prevent configuration of libopencv-highgui-dev:amd64:
         libo由于已经达到 MaxReports 限制，没有写入 apport 报告。
            ......
         libopencv-dev 依赖于 libopencv-ocl-dev (= 2.4.8+dfsg1-2ubuntu1.2)；然而：
          软件包 libopencv
        dpkg: error processing package libopencv-dev (--configure):
         依赖关系问题 - 仍未被配置
        在处理时有错误发生：
         libglib2.0-dev
         libatk1.0-dev
         libcairo2-dev
         libgdk-pixbuf2.0-dev
         libpango1.0-dev
         libgtk2.0-dev
         libopencv-highgui-dev:amd64
         libopencv-objdetect-dev:amd64
         libopencv-legacy-dev:amd64
         libopencv-ocl-dev:amd64
         libcv-dev:amd64
         libopencv-contrib-dev:amd64
         libcvaux-dev:amd64
         libhighgui-dev:amd64
         libopencv-videostab-dev:amd64
         libopencv-superres-dev:amd64
         libopencv-dev
        E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)

     [解决办法]:(这个解决办法复制一个博主的,但打开链接太多,我也不知道是谁的了,不好意思)

$ sudo su //root权限
    $ sudo mv /var/lib/dpkg/info /var/lib/dpkg/info_old //现将info文件夹更名
    $ sudo mkdir /var/lib/dpkg/info //再新建一个新的info文件夹
     
    //更新
    $ sudo apt-get update
    $ apt-get -f install
     
    $ sudo mv /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/dpkg/info_old
    //执行完更新操作后会在info文件夹下生成一些文件，现将这些文件全部移到info_old文件夹下
    $ sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info // delete新建的info文件夹
    $ sudo mv /var/lib/dpkg/info_old /var/lib/dpkg/info //把以前的info文件夹重新改回名字
    #另外根据网上一些大神的谷歌结果：
    //清除 /var/cache/apt/archives
    apt-get clean
    //安装所有我们需要的deb包，安装所需时间较长
    apt-get --reinstall -dy install $(dpkg --get-selections | grep '[[:space:]]install' | cut -f1)

问题2):库里面的函数有所变动造成这个问题

~$ sudo pip install \ flask \ future \ graphviz \ hypothesis \ jupyter \ matplotlib \ pydot python-nvd3 \ pyyaml \ requests \ scikit-image \ scipy \ setuptools \ six \ tornado
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/pip", line 7, in 
    from pip import main
ImportError: cannot import name 'main'

[解决方法]

sudo gedit /usr/local/bin/pip

文件内容:

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys

from pip import main

if __name__ == '__main__':
    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
    sys.exit(main())

将原来的最后部分改成：

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys

from pip import __main__

if __name__ == '__main__':
    #sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
    sys.exit(__main__._main())

 然后保存后使其生效

$ source ~/.bashrc

再次输入

sudo pip install xxx

此部分参考:https://blog.csdn.net/weixin_40208575/article/details/81392076 

7.Note libgflags2 is for Ubuntu 14.04. libgflags-dev is for Ubuntu 16.04.

# for Ubuntu 14.04 sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ libgflags2 \ cmake3 # for Ubuntu 16.04 sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ libgflags-dev \ cmake

8.Clone & Build

关于github解决慢的情况: git clone的问题.

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch git submodule update --init --recursive python setup.py install #考虑是不是要USE_OPENCV=1 DUSE_NCCL=ON #USE_OPENCV=1 DUSE_NCCL=ON python setup.py clean install ##github 有个人这样成功了 作参考DEBUG=1 python setup.py build develop 当使用git clone下来的工程中带有submodule时，初始的时候，submodule的内容并不会自动下载下来的，此时，执行命令：git submodule update --init --recursive  即可将子模块内容下载下来后工程才不会缺少相应的文件。 你也可以#指定路径 python setup.py install --prefix=/home/vivian/anaconda3/envs/caffe2setup/

1)如果错误,重新安装需要卸载,也需要等待一会儿~

python setup.py install --record files.txt #记录安装后文件的路径
cat files.txt | xargs rm -rf  

9.测试

1)验证是否安装成功：

~$:python2 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
Success
~$:python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'

出现问题failure,考虑环境变量

出现问题:import caffe2可以 import caffe2.pythonSegmentation fault (core dumped) 跳出python

调试:

~$:python -v  #可以看到具体过程
#很长 摘录首位
Python 2.7.14 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Nov  8 2017, 22:44:41) 
[GCC 7.2.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
dlopen("/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/lib-dynload/readline.so", 2);
import readline # dynamically loaded from /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/lib-dynload/readline.so
>>> import caffe2.python
import caffe2 # directory /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build/caffe2
# /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build/caffe2/__init__.pyc matches /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build/caffe2/__init__.py
import caffe2 # precompiled from /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build/caffe2/__init__.pyc
...
import subprocess # precompiled from /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/subprocess.pyc
import gc # builtin
dlopen("/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/lib-dynload/select.so", 2);
import select # dynamically loaded from /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/lib-dynload/select.so
# /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/pickle.pyc matches /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/pickle.py
import pickle # precompiled from /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/pickle.pyc
import marshal # builtin
dlopen("/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/site-packages/google/protobuf/pyext/_message.so", 2);
Segmentation fault (core dumped)
(detect_and_track) vivian@vivian-Super-Server:~$ 

看守最后一句是到dlopen("/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/python2.7/site-packages/google/protobuf/pyext/_message.so", 2);出现Segmentation fault (core dumped)并跳出的.

[解决办法]:全局搜索_message.so

选择第二行的那个,替换出问题的那个(这个可能是和自己系统的冲突了)

Success

2)验证GPU(这步我不行,说没有文件)

python -m caffe2.python.operator_test.relu_op_test

出现

Ran 1 test in 0.661s OK

如果出现类似“ImportError: No module named caffe2.python”的错误的时候，则需要给系统添加一下Python的环境：

source gedit ~/.bashrc
export PYTHONPATH=/home/...../pytorch/build:$PYTHONPATH
source ~/.bashrc

重新打开一个新的终端窗口，并且激活虚拟环境，再次运行上面的测试程序就不会再出错了。

使用apt-get autoremove命令移除为了满足包依赖而安装的、但不再需要的包；使用apt-get clean命令清除所获得包文件的本地仓库。

查看安装记录

See also "/home/ray/caffe2/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".##安装几次都会记录的
See also "/home/ray/caffe2/build/CMakeFiles/CMakeError.log".

10.记录下之前没gcc opencv nccl时候出现的

1)

>>> from caffe2.python import core
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: cannot import name core
>>> import caffe2
>>> import caffe2.python
>>> from caffe2.python import workspace
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: cannot import name workspace
>>> from caffe2.python import workspace

奇怪>>> import caffe2   和import caffe2.python都可以的

整个安装过程中没有出现问题，但是在验证的时候就会出现错误，环境变量也是安装教程所设置的，始终没有找到原因，重新安装折腾好几次。最后才发现，在终端中输入命令使其输出环境变量

echo $PYTHONPATH

经过查看才知道，Ubuntu中环境变量法并不是安装文档的前后顺序来进行排列的，是根据你修改的顺序，后来修改的环境变量会在前边。
出现种种问题时，先将其他环境变量注释即可。
此部分参考:https://blog.csdn.net/qq_35451572/article/details/79428167  

2)为了避免使用apt-get install安装基础软件的过程中需要进行交互操作，使用-y参数来避免安装非必须的文件，从而减小镜像的体积。

apt-get -y --no-install-recommends install

3) 解决办法,安装nccl 或者=off的nag

In file included from /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ddp.cpp:6:0:
/home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/torch/csrc/cuda/nccl.h:8:18: fatal error: nccl.h: No such file or directory
 #include 
                  ^
compilation terminated.
[100%] Built target test_api
make[2]: *** [caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/csrc/distributed/c10d/ddp.cpp.o] Error 1
make[2]: *** Waiting for unfinished jobs....
make[1]: *** [caffe2/torch/CMakeFiles/torch_python.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2
Failed to run 'bash ../tools/build_pytorch_libs.sh --use-cuda --use-nnpack --use-mkldnn --use-qnnpack caffe2'

 4.cmake指令

cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track ..

cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/vivian/anaconda3/envs/caffe2 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/vivian/anaconda3/envs/caffe2 ..

sudo cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/vivian/anaconda3/envs/caffe2 -DUSE_MPI=OFF.

此时cmake会输出一堆配置信息。

-- ******** Summary ********
-- General:
--   CMake version         : 3.12.0
--   CMake command         : /home/vivian/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/cmake/data/bin/cmake
--   System                : Linux
--   C++ compiler          : /usr/bin/c++
--   C++ compiler version  : 4.8.4
--   BLAS                  : MKL
--   CXX flags             :  -Wno-deprecated -fvisibility-inlines-hidden -fopenmp -O2 -fPIC -Wno-narrowing -Wall -Wextra -Wno-missing-field-initializers -Wno-type-limits -Wno-array-bounds -Wno-unknown-pragmas -Wno-sign-compare -Wno-unused-parameter -Wno-unused-variable -Wno-unused-function -Wno-unused-result -Wno-strict-overflow -Wno-strict-aliasing -Wno-error=deprecated-declarations -Wno-error=pedantic -Wno-error=redundant-decls -Wno-error=old-style-cast -Wno-unused-but-set-variable -Wno-maybe-uninitialized
--   Build type            : Release
--   Compile definitions   : ONNX_NAMESPACE=onnx_c2;USE_GCC_ATOMICS=1;HAVE_MMAP=1;_FILE_OFFSET_BITS=64;HAVE_SHM_OPEN=1;HAVE_SHM_UNLINK=1;HAVE_MALLOC_USABLE_SIZE=1
--   CMAKE_PREFIX_PATH     : /home/vivian/anaconda3/envs/caffe2
--   CMAKE_INSTALL_PREFIX  : /home/vivian/anaconda3/envs/caffe2
-- 
--   TORCH_VERSION         : 1.0.0
--   CAFFE2_VERSION        : 1.0.0
--   BUILD_ATEN_MOBILE     : OFF
--   BUILD_ATEN_ONLY       : OFF
--   BUILD_BINARY          : OFF
--   BUILD_CUSTOM_PROTOBUF : ON
--     Link local protobuf : ON
--   BUILD_DOCS            : OFF
--   BUILD_PYTHON          : ON
--     Python version      : 3.5.6
--     Python executable   : /home/vivian/anaconda3/bin/python
--     Pythonlibs version  : 3.5.6
--     Python library      : python3.5m
--     Python includes     : /home/vivian/anaconda3/include/python3.5m
--     Python site-packages: lib/python3.5/site-packages
--   BUILD_CAFFE2_OPS      : ON
--   BUILD_SHARED_LIBS     : ON
--   BUILD_TEST            : OFF
--   USE_ASAN              : OFF
--   USE_CUDA              : ON
--     CUDA static link    : OFF
--     USE_CUDNN           : ON
--     CUDA version        : 8.0
--     cuDNN version       : 7.2.1
--     CUDA root directory : /usr/local/cuda
--     CUDA library        : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so
--     cudart library      : /usr/local/cuda/lib64/libcudart_static.a;-pthread;dl;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so
--     cublas library      : /usr/local/cuda/lib64/libcublas.so;/usr/local/cuda/lib64/libcublas_device.a
--     cufft library       : /usr/local/cuda/lib64/libcufft.so
--     curand library      : /usr/local/cuda/lib64/libcurand.so
--     cuDNN library       : /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so
--     nvrtc               : /usr/local/cuda/lib64/libnvrtc.so
--     CUDA include path   : /usr/local/cuda/include
--     NVCC executable     : /usr/local/cuda/bin/nvcc
--     CUDA host compiler  : /usr/bin/cc
--     USE_TENSORRT        : OFF
--   USE_ROCM              : OFF
--   USE_EIGEN_FOR_BLAS    : ON
--   USE_FBGEMM            : OFF
--   USE_FFMPEG            : OFF
--   USE_GFLAGS            : ON
--   USE_GLOG              : ON
--   USE_LEVELDB           : ON
--     LevelDB version     : 1.15
--     Snappy version      : 1.1.0
--   USE_LITE_PROTO        : OFF
--   USE_LMDB              : ON
--     LMDB version        : 0.9.10
--   USE_METAL             : OFF
--   USE_MKL               : OFF
--   USE_MKLDNN            : OFF
--   USE_MOBILE_OPENGL     : OFF
--   USE_NCCL              : ON
--     USE_SYSTEM_NCCL     : OFF
--   USE_NNPACK            : ON
--   USE_NUMPY             : ON
--   USE_OBSERVERS         : ON
--   USE_OPENCL            : OFF
--   USE_OPENCV            : ON
--     OpenCV version      : 3.3.0
--   USE_OPENMP            : OFF
--   USE_PROF              : OFF
--   USE_QNNPACK           : ON
--   USE_REDIS             : OFF
--   USE_ROCKSDB           : OFF
--   USE_ZMQ               : OFF
--   USE_DISTRIBUTED       : ON
--     USE_MPI             : ON
--     USE_GLOO            : ON
--     USE_GLOO_IBVERBS    : OFF
--   Public Dependencies  : Threads::Threads;glog::glog
--   Private Dependencies : qnnpack;nnpack;cpuinfo;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblmdb.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libleveldb.so;/usr/lib/libsnappy.so;opencv_core;opencv_highgui;opencv_imgproc;opencv_imgcodecs;opencv_videoio;opencv_video;fp16;/usr/lib/libmpi_cxx.so;/usr/lib/libmpi.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhwloc.so;gloo;aten_op_header_gen;onnxifi_loader;rt;gcc_s;gcc;dl
-- Configuring done
CMake Warning at c10/CMakeLists.txt:36 (add_library):
  Cannot generate a safe runtime search path for target c10 because files in
  some directories may conflict with libraries in implicit directories:

    runtime library [libglog.so.0] in /usr/lib/x86_64-linux-gnu may be hidden by files in:
      /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib
  Some of these libraries may not be found correctly.
.......

CMake Warning at cmake/Modules_CUDA_fix/upstream/FindCUDA.cmake:1839 (add_library):
  Cannot generate a safe runtime search path for target
  caffe2_detectron_ops_gpu because files in some directories may conflict
  with libraries in implicit directories:

    runtime library [libglog.so.0] in /usr/lib/x86_64-linux-gnu may be hidden by files in:
      /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib

  Some of these libraries may not be found correctly.
Call Stack (most recent call first):
  modules/detectron/CMakeLists.txt:8 (CUDA_ADD_LIBRARY)
CMake Warning at modules/observers/CMakeLists.txt:12 (add_library):
  Cannot generate a safe runtime search path for target caffe2_observers
  because files in some directories may conflict with libraries in implicit
  directories:

    runtime library [libglog.so.0] in /usr/lib/x86_64-linux-gnu may be hidden by files in:
      /home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib
  Some of these libraries may not be found correctly.

-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build

........................
  Public Dependencies  : Threads::Threads;caffe2::mkl;glog::glog
--   Private Dependencies : qnnpack;nnpack;cpuinfo;/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/liblmdb.so;/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/libleveldb.so;/home/vivian/anaconda3/envs/detect_and_track/lib/libsnappy.so;opencv_core;opencv_highgui;opencv_imgproc;opencv_imgcodecs;opencv_videoio;opencv_video;fp16;/usr/lib/libmpi_cxx.so;/usr/lib/libmpi.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhwloc.so;gloo;aten_op_header_gen;onnxifi_loader;rt;gcc_s;gcc;dl
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/vivian/HelloWorld/tracker/tools/pytorch/build

记录方法二：

1) 确定 pybind11 and pandas
pip install pybind11 and pip install pandas==0.22.0.

记得记录pybind11的include位置

2) 源码安装nccl

3) 安装caffe2时，请注意首先使用cmake绑定pybind11，

cmake -Dpybind11_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/python2.7/  #实际位置

4) 复制 lib/ops/affine_channel_nd_op.* 到 caffe2/modules/detectron/ if you meet some difficulties like I did.

编译、链接、安装caffe2

sudo make -j
sudo make install -j

5) 成功安装caffe2后，返回编译ops

cd ../DetectAndTrack/lib
make && make ops

6) 现在如果直接运行launch.py or test_on_single_video.py，可能有

    Offending key: AffineChannelNd.

The key in lib/utils/c2.import_custom_ops() and another same key in lib/utils/c2.import_detectron_ops() seem to contradict to one another.
So I commented out line 56 in lib/utils/c2.import_custom_ops() as following

def import_custom_ops():
    """Import custom ops."""
    custom_ops_lib = envu.get_custom_ops_lib()
    #dyndep.InitOpsLibrary(custom_ops_lib)

Finally, go to lib and compile the custom ops

cd ../DetectAndTrack/lib
make && make ops

Now everything should work.

参考：https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81706405 

https://www.cnblogs.com/xzyzg/p/6735836.html

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/8980